Face recognition with django

Aplikacja, której zadaniem jest rozpoznanie osoby przedstawionej na zdjęciu.

Instalacja

Klonowanie repozytorium

git clone https://github.com/mgradrianbury/face-recognition-system
cd face-recognition

Plik facenet_keras.h5 jest trzymany w Git LFS. W razie problemów należy pobrać go ręcznie.

Instalacja Pythona

Aplikacja wymaga Pythona dokładnie w wersji 3.6.9 (z innymi wersjami aplikacja nie była testowana i jest wysoce prawdopodobne, że nie zadziała). Aby sprawdzić jaka wersja jest obecnie zainstalowana w systemie, należy wpisać:

python --version
# -> Python 3.6.9

Jeżeli wersja jest inna niż 3.6.9 należy użyć pipenv do utworzenia projektu z wymaganą wersją Pythona:

sudo pip install pipenv
pipenv --python 3.6.9
pipenv shell
python --version
# -> Python 3.6.9

Instalacja wymaganych bibliotek

Lista potrzebnych bibliotek znajduje się w pliku Pipfile. Aby je zainstalować, należy wpisać komendę:

pipenv install

W trakcie instalacji mogą pojawić się błędy związane z brakiem bibliotek systemowych. W takiej sytuacji brakujące biblioteki należy zainstalować ręcznie.

Przygotowanie aplikacji do uruchomienia

Przed uruchomieniem aplikacji należy utworzyć bazę danych wraz z tabelami. Aplikacja wykorzystuje SQLite, więc nie ma potrzeby uruchamiać zewnętrznych baz. W tym celu należy uruchomić komendę:

./face_recognition/manage.py migrate

Kolejnym krokiem jest utworzenie konta administratora w celu uzyskania dostępu do panelu:

./face_recognition/manage.py createsuperuser

Po jej wpisaniu postępuj zgodnie z poleceniami wyświetlanymi w konsoli.

Uruchomienie aplikacji

Aby uruchomić aplikację w tybie developerskim, należy wpisać:

./face_recognition/manage.py runserver

Aplikacja powinna być dostępna pod adresem http://127.0.0.1:8000. Dostęp do panelu administratora znajduje się pod adresem http://127.0.0.1:8000/admin.